Fugu-MT 論文翻訳(概要): Improved Super Resolution of MR Images Using CNNs and Vision Transformers

論文の概要: Improved Super Resolution of MR Images Using CNNs and Vision Transformers

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11748v1
Date: Sun, 24 Jul 2022 14:01:52 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-07-26 15:35:15.674206
Title: Improved Super Resolution of MR Images Using CNNs and Vision Transformers
Title（参考訳）: CNNと視覚変換器を用いたMR画像の高分解能化
Authors: Dwarikanath Mahapatra
Abstract要約: 視覚変換器(ViT)は、高品質なHR画像を生成するのに役立つ、より優れたグローバルコンテキストを学習する。我々は、CNNのローカル情報とViTのグローバル情報を組み合わせることで、画像超解像と超解像を出力する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.6512908295414
License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
Abstract: State of the art magnetic resonance (MR) image super-resolution methods (ISR) using convolutional neural networks (CNNs) leverage limited contextual information due to the limited spatial coverage of CNNs. Vision transformers (ViT) learn better global context that is helpful in generating superior quality HR images. We combine local information of CNNs and global information from ViTs for image super resolution and output super resolved images that have superior quality than those produced by state of the art methods. We include extra constraints through multiple novel loss functions that preserve structure and texture information from the low resolution to high resolution images.
Abstract（参考訳）: 畳み込みニューラルネットワーク(CNN)を用いた磁気共鳴(MR)画像超解像法(ISR)の現状は、CNNの空間範囲が限られているため、限られた文脈情報を活用する。視覚変換器(ViT)は、高品質なHR画像を生成するのに役立つ、より優れたグローバルコンテキストを学習する。我々は、CNNのローカル情報とViTのグローバル情報を組み合わせて、画像の超解像を出力し、最先端技術よりも優れた画質の超解像を出力する。低分解能画像から高分解能画像まで構造とテクスチャ情報を保存できる複数の新しい損失関数による余分な制約を含む。

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